UNIVERSIDAD AUTONOMA DE TAMAULIPAS

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1 UNIVERSIDAD AUTONOMA DE TAMAULIPAS FACULTAD DE INGENIERÍA ARTURO NARRO SILLER NOMBRE DE LA CARRERA INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES NOMBRE DE LA ASIGNATURA PROBABILIDAD Y ESTADISTICA PROGRAMA DE ESTUDIOS LUGAR Y FECHA Tampico Tamps. 14 de agosto de 2017.

2 DATOS REFERENCIALES NUCLEO DE PERIODO CLAVE CREDITOS CARGA H O R A S FORMACION HORARIA CONDUCIDAS POR PROFESOR BASICA 4º PERIODO M.EN ANTECEDENTE DE TRABAJO INDEPENDIENTES DEL ALUMNO CONSECUENTE MATERIAS CALCULO VECTORIAL INVESTIGACION DE OPERACIONES DESCRIPCION GENERAL DE LA ASIGNATURA En esta asignatura se presentan los conceptos básicos de la Estadística Descriptiva y la Teoría de las Probabilidades, así como una introducción a la Inferencia Estadística. Estos conocimientos ayudarán al alumno a analizar datos relacionados con eventos, fenómenos o procesos que están sujetos a variaciones en cantidad o frecuencia, para establecer tendencias de su comportamiento o tratar de pronosticar su ocurrencia. Esta materia es fundamental para el manejo adecuado de información en campos tan variados como Calidad, Hidrología, Sistemas de Ingeniería, Planeación y Administración, a las que da soporte para una toma de decisiones racional. El desarrollo de este curso implica el manejo de información obtenida en investigación bibliográfica y en trabajo de campo que le permitan dar un significado práctico a los temas a desarrollarse en clase. INTENCION EDUCATIVA El propósito de este curso es que el alumno: Comprenda los conceptos que se plantean en este programa. Acepte el compromiso de complementar y profundizar en los temas expuestos y/o asignados Resolver problemas con ingenio y sentido práctico, enfocándolos desde una perspectiva amplia y global. Examine, formule alternativas y resuelva conceptualmente y en detalle, problemas específicos de su profesión. Adquirir la habilidad para trabajar en grupo de manera eficiente y disciplinada. Sea capaz de aprender por su propia cuenta. Tenga una actitud creativa, abierta, de investigación y búsqueda continua en la elevación de su conciencia. OBJETIVO(S) GENERAL (ES) Al terminar el curso el alumno: A partir de ejercicios desarrollados, adquirirá habilidades y conocimientos que tienen una importancia considerable para el desarrollo de modelos o procesos que están sujetos a condiciones aleatorias, los cuales, después de analizar los resultados obtenidos, se convierten en una información valiosa para la toma de decisiones. Reconocer a la Estadística como una ciencia cuyos métodos permiten el tratamiento sistemático de fenómenos que involucran variaciones aleatorias y a la Probabilidad como la ciencia que estudia los modelos con los que pueden describirse dichos fenómenos. Reconocer que la estadística proporciona las herramientas necesarias para hacer inferencias sobre un todo con base en los datos recopilados en sólo unos cuantos elementos observados de la población y que la probabilidad aporta los elementos de validación de los métodos estadísticos.

3 ES CONTENIDOS TEMATICOS OBJETIVOS PARTICULARES 1.1 Introducción. I ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA El campo de la probabilidad y estadística Estadística descriptiva Inferencia estadística Teoría de las decisiones. Conocer los objetivos, los campos de estudio y los conceptos básicos de la Estadística, así como su importancia en las ciencias y en la ingeniería 1.2 Clasificación y organización de datos Distribuciones de Frecuencias Histogramas Organizar los datos obtenidos de un conjunto de observaciones, permitiéndole presentarlos de manera gráfica, utilizando el histograma. 1.3 Parámetros estadísticos Medidas de Tendencia Central: Media, Mediana, Moda, Cuartiles. Medidas de Dispersión: Rango, Varianza, Desviación Estándar, Coeficiente de Variación, Sesgo. Obtener las medidas de tendencia central y variabilidad para un conjunto de datos, así como la interpretación y aplicación de cada una de los estadísticos calculados. II PROBABILIDAD 2.1 Conceptos de probabilidad y sus fundamentos matemáticos. Fenómenos determinísticos y aleatorios. 2.2 Experimentos, espacios muestrales y eventos. 2.3 Teoremas básicos de probabilidad. Probabilidad marginal, probabilidad conjunta. 2.4 Probabilidad condicional e independencia de eventos. Probabilidad total. Teorema de Bayes. Análisis combinatorio, Diagrama de Árbol. Permutaciones. Combinaciones. Comprender los conceptos teóricos de la probabilidad, sus principales teoremas y su aplicación para determinar relaciones entre eventos y calcular su posibilidad de ocurrencia.

4 III DISTRIBUCIONES PROBABILISTICAS 3.1 Introducción Variables aleatorias y sus características. Funciones de variables aleatorias. El concepto del valor esperado. Conocer las funciones de distribución de probabilidades de variables discretas y continuas de más utilizadas, sus aplicaciones y principales propiedades matemáticas. Así como modelar dichos fenómenos. 3.2Distribuciones de probabilidad discreta: Distribución Binomial Distribución de Poisson. 3.3 Distribuciones de probabilidad continuas: Distribución exponencial Distribución normal. IV DISTRIBUCIÓN DE MUESTREO V ESTIMACIONES 4.1 Formulación de un experimento estadístico Planeación del muestreo Muestras aleatorias Métodos de muestreo. 4.2 Teorema del Límite Central. 4.3 Distribución de muestreo de la media (X) y sus parámetros. 4.4 Distribución de muestreo de la proporción (p) y sus parámetros. 4.5 Distribuciones de muestreo de dos estadísticos independientes. 5.1 Concepto de estimador y tipos de estimadores. 5.2 Estimación del intervalo de coeficientes de μ. 5.3 Estimación del intervalo de coeficientes de P. 5.4 Estimación del intervalo de confianza de la diferencia entre dos estadísticos independientes. 5.5 Selección del tamaño de muestra Explicar los fundamentos del muestro estadístico y los procedimientos para obtener los parámetros estadísticos muestrales. Aplicar las distribuciones de muestreo para inferencia acerca de una población a partir de datos muéstrales.

5 VI PRUEBA DE HIPOTESIS 6.1 Elementos de una prueba de hipótesis 6.2 Prueba de hipótesis de μ 6.3 Prueba de hipótesis de P 6.4 Prueba de hipótesis de la diferencia entre dos estadísticos independientes. Obtener inferencia acerca de los parámetros poblacionales, probando hipótesis respecto a sus valores. ES I II III IV V VI ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE EN EL TRABAJO CONDUCIDO POR EL PROFESOR ESTRATEGIA DIDACTICA: -Trabajos en equipo. -Exposición. -Diálogo. -Mesa redonda. -Preguntas orales. -Participación en aula. -Interrogatorio directo. -Resolución de ejercicios mediante el uso de calculadora y computadora para reforzar conocimientos adquiridos. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE EN EL TRABAJO INDEPENDIENTE DEL ALUMNO ESTRATEGIA DIDACTICA: -Tareas. -Investigaciones. - Investigaciones de temas complementarios. - Ejercicios adicionales. - Prácticas de computadora adicionales. - Lecturas adicionales. SECUENCIA IV VI I II III V ESTRATEGIAS DE EVALUACION -Exámenes escritos. -Exámenes prácticos. -Investigaciones y exposiciones de temas. -Ejercicios individuales. -Trabajos colectivos. BASICA 1.- IRWIN R. MILLER, JOHN E. FREUND, RICHARD JOHNSON. PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA PARA INGENIEROS. PRENTICE-HALL. CUARTA EDICIÓN MARIO F. TRIOLA. ESTADÍSTICA ELEMENTAL. B I B L I O G R A F I A COMPLEMETARIA 1. Devore Jay L. Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. Ed. Thompson, quinta edición México, Mendenhall William Estadística para administradores Grupo Editorial Iberoamérica México, 1988

6 PEARSON EDUCACION. SÉPTIMA EDICIÓN JOHN E. FREUND, GARY A. SIMON. ESTADÍSTICA ELEMENTAL. PRENTICE-HALL, PEARSON. 3. Lind D. A, Marchall W. G., Mason R. D. Estadística para administración y economía. Grupo editor Alfaomega México, Miller I. R., Freund J.E., Johnson R. Probabilidad y Estadística para ingenieros Prentice Hall Hispanoamericana S. A. México, Walpole R., 5.Myers A. 5.- Probabilidad y Estadística Mc.Graw-Hill Book Co. México, Levin, Richard Estadística para Administradores. México: Mc Graw Hill. 7. Montgomery, Duglas & Runger, George. Probabilidad y Estadistica aplicadas a la Ingeniería. México: Mc. Graw Hill. COMISION ELABORADORA NOMBRE FACULTAD O DE ADSCRIPCION ACADEMIA DE INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES FACULTAD DE INGENIERÍA ARTURO NARRO SILLER